平均提升5%
结合签名与异常检测，有效识别已知与未知DoS攻击。
Sifan, Li · 曹越 · Liu, Shuohan · 赖裕平 · Zhu, Yongdong · Ahmad, Naveed
Expert Systems with Applications 2024
签名检测识别已知攻击，基于CL-GAN的异常检测识别未知攻击，两者结合覆盖更全面。
在三个数据集上与现有工作相比，准确率、精确率、召回率和F1分数平均提升5%。
与其他半监督模型相比，CL-GAN在检测DoS和僵尸网络攻击时训练和测试时间更短。